Think big and start small (but start): l'Industry 4.0 per Bosch Rexroth

Intervista a Marino Crippa, Bosch Rexroth

04 lug 2016

Intervista a Marino Crippa, Sales Manager and Industry 4.0 Project Leader di Bosch Rexroth

Quali barriere possono esserci, secondo la vostra esperienza, nella diffusione del 4.0 in Italia?
La fabbrica intelligente è una naturale evoluzione del manufacturing: l'unica differenza è la velocità di questo ulteriore step evolutivo, estremamente alta, determinato principalmente da variabili esogene al mondo industriale quali, ad esempio, l'accresciuta volatilità dei mercati o la customizzazione di massa. È evidente come questa evoluzione possa essere più o meno favorita rimuovendo alcune barriere non tecnologiche. Quello che può realmente frenare il cambio di paradigma produttivo è la ritardata consapevolezza dei vantaggi, evidenti ma ancora difficilmente calcolabili in termini di ritorno di investimento. Il timore, spesso artificiosamente alimentato, che progetti del genere siano solo per grosse multinazionali. Una politica industriale che non faciliti la declinazione di industry 4.0 nel tessuto manifatturiero italiano, molto diverso da quello tedesco da dove, proprio grazie a una intuizione di politica industriale, il concetto è nato. Think big and start small (but start) è quanto mi piace raccomandare tutte le volte che discuto di progetti 4.0 con gli imprenditori.

Quali categorie di tecnologie vengono adottate dai vostri clienti e dagli end user? E su quali si interfacciano principalmente?
Ogni cliente ha criticità specifiche da risolvere e la combinazione di tecnologie abilitanti per superarle è altrettanto su misura. Si comincia però ad intravvedere una serie di processi "d'ingresso" per la Smart factory quali la manutenzione Predittiva, la gestione della logistica di stabilimento, la workshop transparency. Principali tecnologie abilitanti sono il clouding e la connettività in genere (Wi-Fi, Bluetooth p.e.) il mondo dell RFiD e le architetture HW/SW, anche di macchina, per la raccolta e gestione della quantità di dati che così vengono generati.

Quali sono gli skill già presenti, e quali mancano, all'interno delle aziende italiane, per approcciarsi al 4.0?
La tecnologia riveste un fattore importante, ma sicuramente secondario rispetto al ruolo che gioca quello umano. Far evolvere i profili professionali presenti in azienda verso quello del collaboratore 4.0 è fondamentale. Il nuovo profilo, indipendentemente dal ruolo o dalla mansione, avrà un tasso tecnologico sempre più alto, dovrà avere una confidenza con l'information Tecnology e con il data management sempre crescente. Tipicamente questi skill si trovano in azienda, anche se magari in quelle più strutturate, ma non sono calati nei contesti produttivi. Facendo l'esempio della data security: questa la si pensa confinata in ambito Office (magari al solo aggiornamento antivirus), quando il vero valore è nei processi produttivi di un'azienda e nei dati che questi possono generare per renderli ancora più efficienti. I dati poi non servono a nulla se non trasformati poi in informazioni e, come mi piace dire, in saggezza. Profili come quello del data scientist diverranno in futuro sempre più rilevanti anche in ambito manufacturing.

Nel mondo della smart factory che rapporto vedete fra tecnologie industriali e tecnologie consumer?
In questi anni è stato interessante notare come molte tecnologie, sviluppate in ambito industriale, abbiano raggiunto la loro maturità solo grazie alla diffusione in ambito consumer e, successivamente utilizzate in maniera affidabile o economica all'interno della fabbrica. Wi-Fi, RFiD Bluetooth e i Tunes ne sono un evidente esempio. Il reciproco vantaggio delle ricadute tra tecnologie industriali e consumer sarà sempre maggiore con un ciclo di introduzione sempre più breve.

Quest'intervista è alla base di un'indagine svolta con il coordinamento scientifico del Prof. Giambattista Gruosso del Politecnico di Milano, che compare in un'infografica sul n.704 di Industria Meccanica.

Qui si possono leggere tutte le interviste da cui sono stati estratti i dati.

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